DeepSeek-V3 adalah model bahasa canggih yang dikembangkan dengan arsitektur Mixture-of-Experts (MoE), dengan total 671 miliar parameter, di mana 37 miliar parameter diaktifkan untuk setiap token. Model ini dirancang untuk mengoptimalkan performa inferensi dan mengurangi biaya pelatihan, berkat penerapan teknologi mutakhir seperti Multi-head Latent Attention (MLA) dan DeepSeekMoE.
Fitur Utama DeepSeek-V3
1. Arsitektur Canggih
DeepSeek-V3 menggunakan arsitektur MoE, yang memungkinkan hanya sebagian parameter yang dipilih diaktifkan selama pemrosesan setiap token. Pendekatan ini secara signifikan meningkatkan efisiensi komputasi dibandingkan dengan model dense tradisional, sekaligus mengurangi kebutuhan komputasi saat inferensi.
| Fitur | Deskripsi |
|---|---|
| Total jumlah parameter | 671 miliar |
| Parameter yang diaktifkan per token | 37 miliar |
| Teknologi yang digunakan | MoE, MLA, DeepSeekMoE |
2. Pelatihan dengan Volume Data Besar
Model ini telah dilatih sebelumnya pada dataset besar yang terdiri dari 14,8 triliun token berkualitas tinggi, mencakup berbagai teks dari berbagai sumber. Selanjutnya, DeepSeek-V3 disempurnakan menggunakan teknik pembelajaran terawasi dan pembelajaran penguatan, meningkatkan kemampuannya dalam memahami dan menghasilkan bahasa alami.
| Data Pelatihan | Jumlah |
| Jumlah token | 14,8 triliun |
| Tahapan optimalisasi | Supervised, reinforcement learning |
3. Performa Unggul
Berdasarkan evaluasi yang dilakukan, DeepSeek-V3 melampaui banyak model open-source lainnya dan meraih hasil sebanding dengan model proprietary tercanggih, termasuk GPT-4o dan Claude-3.5-Sonnet. Hal ini menjadikannya salah satu solusi AI generatif paling kuat yang tersedia saat ini.
| Model | Performa dibandingkan GPT-4o |
| DeepSeek-V3 | Setara |
| Model open-source lainnya | Lebih rendah |
4. Efisiensi dalam Pelatihan
Salah satu keunggulan mencolok dari DeepSeek-V3 adalah efisiensinya dalam pelatihan. Seluruh proses hanya memerlukan 2,788 juta jam GPU H800, angka yang relatif rendah mengingat kompleksitas dan ukuran model. Ini menunjukkan tidak hanya kekuatan arsitekturnya, tetapi juga optimalisasi biaya operasional.
Ketersediaan Open-Source dan Dampak pada Komunitas
DeepSeek-V3 telah dirilis sebagai model open-source dan kodenya tersedia melalui repositori resmi di GitHub (DeepSeek-V3 di GitHub). Hal ini memungkinkan komunitas pengembang dan peneliti untuk memanfaatkan potensinya, menyesuaikan, dan meningkatkannya untuk berbagai aplikasi spesifik.
Selain itu, model ini menjadi dasar bagi asisten AI yang sudah sangat populer, yang telah melampaui ChatGPT dalam daftar aplikasi gratis paling banyak diunduh di App Store Apple di Amerika Serikat.
Kesimpulan
DeepSeek-V3 mewakili inovasi penting dalam bidang kecerdasan buatan generatif. Dengan arsitekturnya yang efisien, volume besar data pelatihan, dan performa kompetitif, ia menjadi pilihan unggulan baik untuk riset akademik maupun aplikasi komersial. Ketersediaannya sebagai open-source membuka peluang baru untuk pengembangan dan implementasi solusi berbasis AI dalam skala besar.
DeepSeek Italiano, dengan optimalisasi untuk bahasa Italia, turut mendukung penyebaran AI di konteks nasional, menawarkan alat yang kuat untuk meningkatkan kualitas dan akurasi interaksi digital dalam bahasa Italia.